Cypress Experten in München

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

• Entwickelte einen Middleware-Service, der EDI-Anbieter und Marketplace-Partner mit Microsoft Dynamics 365 integriert, um Verkaufsaufträge zu empfangen und Sendungen, Rechnungen, Lagerbestände und Preiskataloge zu übermitteln
• Nutze eine Mischung aus REST-APIs und ereignisgesteuerten Datenverarbeitungs-Pipelines

• Entwicklung des digitalen Organspenderegisters, beauftragt durch das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)

• Umsetzung von User Stories in mehreren Microservices (Front- und Backend)

• Sicherstellung der Qualität mit Unit-, Integrations- und E2E-Tests

• Durchführung von Code-Reviews

• Abstimmung mit anderen Entwicklungsteams

• Übernahme der Softwarelizenzprüfung und Vereinfachung des Prozesses

• Verantwortung für die Umsetzung und Dokumentation des fachlichen Loggings

• Aufbau einer Entwicklungsumgebung mit Docker Compose

• Technologien: TypeScript, JavaScript, Java, HTML, SCSS, JSON, REST, Angular, Nx, NgRx, RxJs, Git, Spring, TFS, Jenkins, Jest, Cypress, UI/UX-Design, Figma, Storybook, Domain-Driven Design (DDD), Micro Frontend, Clean Code, Arc42, Agile, Scrum, Jira, Confluence
• Fachliche Konzeption und Weiterentwicklung einer modernen Angular-Webanwendung im Rahmen der Portal-Migration
• Aufbau einer modularen Frontend-Architektur mit Nx und klarer Trennung von fachlichen und technischen Ebenen (Clean Architecture)
• Einführung und Umsetzung von Domain-Driven Design im Frontend-Kontext, inklusive Layer-Modell und Linting-Regeln zur Code-Organisation
• Entwicklung wiederverwendbarer UI-Komponenten und Features mit Angular, NgRx und RxJS
• Anbindung der Anwendung an Backend-Services über REST-APIs
• Sicherstellung hoher Codequalität durch strukturierte Code-Reviews, Tests mit Jest und Cypress sowie die Einführung von Richtlinien
• Regelmäßige Upgrades auf neue Angular-Versionen zur langfristigen Wartbarkeit
• Enge Zusammenarbeit mit internen Entwicklern, Product Ownern und Stakeholdern zur Anforderungsanalyse und Lösungsfindung
• Unterstützung des Teams durch aktiven Wissenstransfer, Review-Coaching und technische Entscheidungsfindung
• Aufbau einer modularen Architektur mit Nx & DDD als technisches Fundament für die weitere Entwicklung
• Deutliche Verbesserung der Testabdeckung durch die systematische Einführung von Cypress- und Jest-Tests
• Intensive Zusammenarbeit mit internen Entwicklern zum Aufbau von DDD-Strukturen und Teststrategien
• Auslieferung einer modernisierten UI mit Fokus auf Klarheit, Benutzerfreundlichkeit und moderne Webtechnologien, mit hoher Akzeptanz bei über 4.000 Außendienstmitarbeitern
• Ermöglichung des parallelen Betriebs des neuen Angular-Portals mit dem bestehenden .NET-System für eine schrittweise Migration des Vertriebsprozesses

• Entwicklung von Blazor-Server-Anwendungen zur Datenverwaltung
• Schwerpunkt auf einheitlichem Design und Benutzererfahrung
• Mentoring von Junior-Entwicklern
• Erarbeitung und Beratung zu Coding-Richtlinien und Best Practices
• Technologien: .NET 9, Blazor Server, MudBlazor, HTML, CSS, MS SQL Server (T-SQL, Views, Trigger, Stored Procedures, Table-Valued Functions), Entity Framework, Visual Studio, Scrum, agile, git

• Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
• Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
• Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
• Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
• Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
• Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
• Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
• Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch

• Konzipierte und entwickelte eine leistungsstarke interne Plattform für Ressourcenmanagement mit React und TypeScript und optimierte dabei das dynamische Rendern von Daten und das State Management.
• Entwickelte eine React-Native-Anwendung für den mobilen Zugriff auf interne Tools und ermöglichte so Teams im Außendienst das Tracking von Projekten unterwegs.
• Entwickelte eigene 2D-Visualisierungen auf Canvas-Basis mit Pixi.js, um Materialflüsse und das Verhalten von feuerfesten Schichten zu simulieren.
• Integrierte Pixi.js mit React-Komponenten für interaktive Diagramme und UI-Aktualisierungen in Echtzeit.
• Entwickelte interaktive 3D-Visualisierungen mit React.js zur Darstellung von Produktlayouts und Simulationen für feuerfeste Produkte und unterstützte damit Engineering- und Vertriebsteams mit dynamischen Produktvorschauen.
• Integrierte Three.js in das React-Ökosystem, um die Bearbeitung von 3D-Modellen in Echtzeit direkt im Browser zu ermöglichen und so die Nutzerbindung und die Konfigurierbarkeit vor Ort zu verbessern.
• Integrierte ein Headless CMS, damit nicht-technische Nutzer Inhalte dynamisch aktualisieren können, wodurch sich die Zeit für Content-Deployments um 40 % verkürzte.
• Leitete AWS-CloudFront-Optimierungsinitiativen und verbesserte dadurch die Ladegeschwindigkeit des Portals weltweit um 30 %.
• Arbeitete aktiv mit funktionsübergreifenden agilen Teams und Product Ownern zusammen, um priorisierte Features mit kurzen Feedbackschleifen zu liefern.
• Wichtige Technologien: React.js, React Native, Three.js, TypeScript, Contentful CMS, AWS S3/Lambda/CloudFront, Cypress, Agile Scrum

• Fachliche Erstanalyse der Anforderungen für die beiden Applikationen

• Erstellen eines Systemkonzepts für die Interimslösung und für die finale Lösung

• Erstellen von Produktvision, Customer Journey und Storymap für die Interimslösung in enger Zusammenarbeit mit Fachexperten

• Aufbau eines Entwicklerteams

• Management der Abhängigkeiten und Schnittstellen zu den anderen Applikationen nach den Prinzipien des Domain Driven Designs

• Erstellen von EPICs und User Stories sowie Pflege des Product-Backlogs in Abstimmung mit Fachexperten und Entwicklern

• Durchführen von Sprintreviews mit den relevanten Stakeholdern wie Fachexperten und Geschäftsführung

• Analyse der Anforderungen für die finale Lösung

• Die Interimslösung wurde innerhalb von 8 Monaten aufgebaut und wurde erfolgreich für die Heizkostenabrechnung 2022 eingesetzt

• Die Interimslösung wurde inzwischen weiterentwickelt, um die Automatisierung der Lösung zu steigern

• Es wurde ein fachliches Konzept für die finale Lösung erstellt

• Derzeit findet die Übergabe an zwei interne Product Owner statt

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
• Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
• Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
• Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
• Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
• Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
• CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
• Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA

• Analyse und Optimierung des Onlineshops zur Steigerung der Conversion-Rate
• Konzeption und Umsetzung von A/B-Tests (mit Kameleoon SDK und Feature Flags)
• Umsetzung von UX-/Frontend-Anpassungen mit React
• Zusammenarbeit mit Marketing und Produktteam

• Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.

• Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.

• Evaluation RAG für juristische Beratung (Kauf oder Eigenentwicklung)
• Evaluierung und Machbarkeitsnachweis (PoC) für ein ERP-Arbeitszeiterfassungsmodul
• Beratung bei der Auswahl von Foundation-Modellen
• Einrichtung einer KI-Entwicklungsumgebung (Abschaffung von Schatten-KI)
• KI-Strategieberatung
• Durch KI gestützte Codeerstellung und Kontext-Engineering werden Änderungssätze umfangreicher
• Fundierte Software-Engineering-Kompetenz, Code-Reviews und Absicherung durch die Pipeline und fachlich automatisierte Testfälle

Im Rahmen einer Eigenentwicklung wurde – als zweite Stufe des vorgelagerten Systems zur Projektbeobachtung – eine Pipeline zur automatisierten Lead-Generierung erstellt. Aus einer Liste von Freelance-Projekt-URLs (freelancermap) werden qualifizierte Lead-Datensätze inklusive Firma, Ansprechpartner, offizieller und personenbezogener E-Mail-Adresse sowie passender Anrede (Du/Sie) erzeugt. Als Technologien kamen Python (openpyxl, requests) sowie ein LLM-Agent-Workflow in VS Code (GitHub Copilot Chat) mit eigenem Slash-Command und umfangreichem Regelwerk zum Einsatz; für die Recherche werden Such-APIs (Serper.dev) angebunden. Zu meinen Aufgaben gehörte die gesamte Konzeption und Entwicklung. Kern ist ein rund 480 Zeilen umfassendes Regelwerk, das den LLM-Agenten deterministisch durch Extraktion, Website- und E-Mail-Ermittlung, Dublettenabgleich (gegen bestehende Provider-Listen) und die Erzeugung eines strukturierten JSON-Outputs führt. Deterministische Teilschritte (Excel-Abgleich, Web-/E-Mail-Suche, Pattern-Ableitung) wurden in Python-Helper-Skripte ausgelagert. Zu den weiteren Anforderungen zählten die Validierung der Ergebnisse über versionierte Blind-Runs gegen eine Referenz, die iterative Verfeinerung des Regelwerks sowie ein austauschbarer Such-Provider-Layer aus Kosten- und Stabilitätsgründen.